- 日時
- 11月20日（金）9:30～16:30（9:15開場）
※11月12日更新 プログラムの一部変更に伴い、終了時刻が16:30（変更前 17:00）に変更となりました。
- 開催場所
- ハイブリッド開催：オンライン（Zoom Webinar）& AP新橋 5F Room J ※現地参加をご希望の方が多数の場合は、会場定員の都合により、オンラインでのご参加をお願いする場合がございます。あらかじめご了承ください。
- 参加費
- 無料（事前の参加登録をお願いします）
- 参加登録
- https://form2.jst.go.jp/s/Platform-Software2026
（登録受付期間：2026年11月18日（水）17:00まで）
本研究領域では、理論（数学や計算機科学の基礎）と社会システムの基盤技術（アルゴリズム・アーキテクチャ・OS・ネットワーク・データベース・IoT・セキュリティ・言語等）の研究者の領域内の交流・触発により、国際競争力を強化した科学技術イノベーションの創出を実現し、安心・安全・信頼を支える基盤ソフトウェア技術の創出を通じ、社会変革に向けたICT基盤の強化を目指します。さらに、将来の社会システムの課題解決や社会変革を意識した研究開発を通して、by-Designに資する人材の育成を推進します。
プログラム
- 開会挨拶
9:30～9:40 - 東野 輝夫 （京都橘大学 工学部情報工学科 教授）
- 基調講演
9:40～10:10 - 重野 寛（慶應義塾大学 理工学部 教授）
「V2X通信による協調型自動運転の支援に向けて」
- 10:10～10:40
- 佐藤 光哉（電気通信大学 人工知能先端研究センター 准教授）
「位置情報に頼らない時空間データ解析基盤の創出」 - 10:40～11:10
- ラシド イサム（兵庫県立大学 大学院情報科学研究科 教授）
「Interactive medical image diagnosis with chatbot assistance」
休憩 11:10～11:25
- 11:25～11:55
- 魏 博（広島大学 大学院先進理工系科学研究科 准教授）
「通信センシング統合による知的なネットワーク管理」 - 11:55～12:25
- 小林 洋（大阪大学 大学院基礎工学研究科 准教授）
「人の組織を利用した情報処理とウェアラブルシステムへの応用」
昼休憩 12:25～13:30
- 基調講演
13:30～14:00 - 菊池 浩明（明治大学 大学院先端数理科学研究科 専任教授）
「ディープフェイクを防止する敵対的摂動による顔画像ランドマーク検出防御」
- 14:00～14:30
- 佐藤 丈博（京都大学 大学院情報学研究科 准教授）
「変動にロバストな高信頼エッジ－クラウド連携ネットワーク」 - 14:30～15:00
- 曹 洋（東京科学大学 情報理工学院 准教授）
「大規模言語モデルのための新しい信頼性向上技術」
休憩 15:00～15:20
- 15:20～15:50
- 矢内 直人（パナソニックホールディングス（株） 技術部門DX・CPS 本部 プリンシパルエンジニア）
「スマートコントラクトを用いた攻撃とその対策の検討」 - 15:50～16:20
- Wang Xin（情報・システム研究機構 国立情報学研究所 特任准教授）
「プライバシー保護と偽音声検出を統合する音声データ処理基盤」
- 総評
16:20～16:30 - 東野 輝夫 （京都橘大学 工学部情報工学科 教授）
基調講演者紹介
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「V2X通信による協調型自動運転の支援に向けて」
重野 寛（慶應義塾大学 理工学部 教授）
経歴
1997年慶應義塾大学大学院理工学研究科博士課程修了。現在、慶應義塾大学理工学部教授。博士（工学）。情報処理学会理事、同DPS 研究会主査、同ITS 研究会主査、電子情報通信学会英文論文誌B 編集委員、Secretary of IEEE ComSoc APB、Co-Chair of IEEE ComSoc APB CCC等を歴任。現在、総務省自動運転時代の"次世代ITS通信"研究会・委員、ITS情報通信システム推進会議通信高度化専門委員会・委員長、内閣府戦略的イノベーション創造プログラム（SIP）課題「スマート防災ネットワークの構築」 サブ・プログラムディレクタ。ネットワーク・アーキテクチャ、プロトコル、ITS 等の研究に従事。最近はV2X通信と協調型運転の研究と、次世代V2X通信システムの実用化に向けた活動に取り組んでいます。
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「ディープフェイクを防止する敵対的摂動による顔画像ランドマーク検出防御」
菊池 浩明（明治大学 大学院先端数理科学研究科 専任教授）
経歴
1990年明治大学大学院博士前期課程修了。1994年同博士（工学）。（株）富士通研究所、東海大学情報通信学部を経て、2013年より明治大学総合数理学部先端メディアサイエンス学科専任教授。2018年一般社団法人 JPCERT コーディネーションセンター代表理事。2023年情報ネットワーク法学会理事長。2004年情報処理学会研究開発奨励賞、2014年情報セキュリティ文化賞。
講演者紹介
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「位置情報に頼らない時空間データ解析基盤の創出」
佐藤 光哉（電気通信大学 人工知能先端研究センター 准教授）
講演概要
時空間ビッグデータ解析における大前提である、観測端末の位置情報の取得が不要なデータ解析手法の設計に取り組みます。端末間の関係性を暗に表現する特徴を手がかりとした相対座標推定に基づく事象の時空間特性予測により、位置情報の必要性から生じるIoTセンサ端末配置時の整備コストやプライバシへの懸念といった諸問題を抜本的に解決し、あらゆるデータを滞りなく収集・活用可能な世界の実現を目指します。
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「Interactive medical image diagnosis with chatbot assistance」
ラシド イサム（兵庫県立大学 大学院情報科学研究科 教授）
講演概要
本研究では、チャットボットによる支援を可能にした深層学習モデルを用いた医用画像診断のための対話型フレームワークの開発を目的としています。マルチタスク画像診断モデルは拡張された画像知識の抽出を可能にし、生成AIテクノロジーは専門家のような医療診断レポートの生成をトリガーします。深層学習とLLMの組み合わせは、人材不足が予想される医療サービス環境を改善する可能性があります。
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「通信センシング統合による知的なネットワーク管理」
魏 博（広島大学 大学院先進理工系科学研究科 准教授）
講演概要
ミリ波は、高速通信を実現する次世代技術ですが、直進性が強いため障害物で遮断されやすい弱点があります。一方、波長が短く高精度センシングには有望です。本研究では、通信センシング統合技術とソフトウェア基盤の開発により、物理情報を活用した通信中断のない安心安全で信頼性の高い知的なネットワーク管理技術の創出に挑みます。自動運転、遠隔医療、スマートシティ、Society5.0の実現などに幅広く貢献します。
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「人の組織を利用した情報処理とウェアラブルシステムへの応用」
小林 洋（大阪大学 大学院基礎工学研究科 准教授）
講演概要
Society 5.0においては、ウェアラブルシステムを用いた、リアルタイムな人の支援は重要なターゲットです。これらを実現するためには、AIを活用する生体情報の高度なリアルタイムな情報処理に対応できる、小型でエッジな計算機が必要です。本研究では、物理リザバコンピューティングの中間層として人の組織を利用した情報処理に関する研究を実施し、ハードウェアレスでセキュアな計算機を実現します。
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「変動にロバストな高信頼エッジ－クラウド連携ネットワーク」
佐藤 丈博（京都大学 大学院情報学研究科 准教授）
講演概要
本研究では、Society 5.0におけるサービスを高信頼に提供するための、エッジ－クラウド連携ネットワークの実現を目的とします。トラヒック変動等の恒常的に発生する事象と、攻撃や故障等の突発的に発生する事象を包括的に考慮し、高い可用性を達成する資源割り当ておよび更新スケジュール決定の数理モデルを構築します。それを元にした制御手法の開発や実装実験を行い、レジリエントなICT基盤の実現に貢献します。
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「大規模言語モデルのための新しい信頼性向上技術」
曹 洋（東京科学大学 情報理工学院 准教授）
講演概要
大規模言語モデル（LLMs）は私たちの社会を変革していますが、プライバシーや堅牢性、悪用のリスクももたらしています。本研究は、大規模言語モデルの信頼性を向上させる新しい技術を開発することを目指しており、敵対的な環境での大規模言語モデルの堅牢性を向上させ、大規模言語モデルによって生成されたコンテンツの誤用を防ぐことを目的としています。
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「スマートコントラクトを用いた攻撃とその対策の検討」
矢内 直人（パナソニックホールディングス（株） 技術部門DX・CPS 本部 プリンシパルエンジニア）
講演概要
本研究では攻撃者がスマートコントラクトを利用した際にどのような攻撃が可能となるか、攻撃者の観点による研究を通じて明らかにします。特に攻撃用スマートコントラクトと呼ばれる、攻撃者が意図した不正処理を実装しているスマートコントラクトの検討を通じて、スマートコントラクトがサイバー攻撃に利用された際の影響を示すとともに、その対策技術についてもスマートコントラクトのコードおよび利用履歴の観点から検討します。
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「プライバシー保護と偽音声検出を統合する音声データ処理基盤」
Wang Xin（情報・システム研究機構 国立情報学研究所 特任准教授）
講演概要
インフォデミックの時代において、AIが生成した偽音声の検出や声紋などの個人情報の保護ができる音声データ処理基盤は不可欠です。一方で、既存の偽音声検出と声紋の保護に関する匿名化技術は独立して設計されているため、共同最適化ができず、検出と保護の水準も理論的に示せません。本研究は、偽音声検出と音声匿名化を尤度比に基づいた深層学習の枠組みで統合し、検出と匿名化モデルの最適化基準を理論的な改善を行います。